### 使用 Scrapy 爬取
胡润富豪榜数据
要使用 Scrapy 爬取
胡润富豪榜的数据，可以按照以下方法实现
完整的爬虫逻辑。以下是详细的说明：
#### 1. 安装依赖库
首先需要安装 `scrapy` 库以及可能需要用到的其他工具包。可以通过 pip 命令完成安装：
```bash
pip install scrapy
```
#### 2. 创建 Scrapy 项目
创建一个新的 Scrapy 项目来管理爬虫文件结构：
```bash
scrapy startproject hurun_rich_list
cd hurun_rich_list
```
#### 3. 编写 Spider 文件
进入项目的 spiders 目录并创建一个
名为 `hurun_spider.py` 的文件。在这个文件中定义爬虫的具体行为。
假设目标网站 URL 是 https://www.hurun.net/（仅为示例），下面是一个简单的 spider 实现方案[^1]：
```python
import scrapy
class HurunSpider
(scrapy.Spider
):
name = 'hurun'
allowed_domains = ['hurun.net']
start_urls = ['https://www.hurun.net/rankings']
def parse
(self, response
):
# 提取表格中的数据
(调整 CSS/XPath 表达式以匹配实际页面布局
)
rows = response.css
('table.ranking
-table tr'
) # 替换为实际 HTML 结构的选择器
for row in rows:
rank = row.css
('td.rank::text'
).get
() # 获取排
名列的内容
name = row.css
('td.name a::text'
).get
() # 获取姓
名链接内的文字
wealth = row.css
('td.wealth::text'
).get
() # 获取财富数值
yield {
'rank': rank,
'name': name,
'wealth': wealth,
}
# 如果有分页功能，则继续抓取下一页
next_page_url = response.css
('a.next
-page
-link::attr
(href
)'
).get
()
if next_page_url is not None:
yield response.follow
(next_page_url, self.parse
)
```
此代码片段通过解析网页上的 `<table>` 或者类似的列表标签提取所需的信息，并支持翻页操作以便获取更多条目[^2]。
#### 4. 配置 settings.py 参数
为了提高效率或者规避反爬机制，在设置模块里可加入一些参数配置比如 User
-Agent 和下载延迟时间等：
```python
BOT_NAME = 'hurun_rich_list'
SPIDER_MODULES = ['hurun_rich_list.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'hurun_rich_list.spiders'
ROBOTSTXT_OBEY = True
DOWNLOAD_DELAY = 2 # 设置请求间隔时间为两秒以防被封禁 IP 地址
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0
(Windows NT 10.0; Win64; x64
)'
```
#### 5. 运行爬虫程序
最后执行命令启动爬虫并将结果保存到 JSON 文件或其他格式中去查看效果：
```bash
scrapy crawl hurun
-o rich_people.json
```
以上就是利用 Python 中的 Scrapy 框架构建简单网络爬虫的过程概述[^3]。
---
博客提供了2016胡润IT富豪榜前50名的完整表单，包含了信息技术领域富豪的相关信息。
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
703
